Computação Visual com Python
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O documento aborda diversas áreas da computação visual, incluindo computação gráfica, visualização científica, realidade virtual e aumentada, processamento e análise de imagens. Discute ferramentas e técnicas associadas a cada área, como VTK, Blender e OpenCV. Também menciona redes sociais e comunidades relacionadas a Python e software livre no Brasil.
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![Realidade Virtual
É uma interface avançada para aplicações
computacionais, onde o usuário pode navegar
e interagir, em tempo real, em um ambiente
tridimensional gerado por computador, usando
dispositivos multisensoriais. [PINHO, M.S.
(1997)].
Jonh Edson Ribeiro de Carvalho](https://image.slidesharecdn.com/cv2-0-100928080822-phpapp01/85/Computacao-Visual-com-Python-9-320.jpg)
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A-Historia-do-Java-Uma-Linguagem-que-Transformou-o-Cenario-da-Programacao.pptxdestruidorschirmer Com certeza! Aqui está uma descrição mais longa e detalhada para uma apresentação sobre a história da linguagem Java, buscando ser ainda mais envolvente e informativa:
Título da Apresentação: Java: Uma Lenda em Código – A História Completa da Linguagem que Moldou o Mundo Digital
Subtítulo: Do Sonho da Portabilidade à Onipresença Global: Desvendando a Jornada Épica do "Write Once, Run Anywhere"
Descrição:
Prepare-se para uma exploração aprofundada e cativante da história de uma das linguagens de programação mais revolucionárias e resilientes de todos os tempos: o Java. Esta apresentação é um convite para desvendar a saga completa de uma tecnologia que não apenas resistiu ao teste do tempo, mas também se reinventou continuamente para permanecer na vanguarda da inovação digital.
Nossa viagem começa nas ensolaradas praias da Califórnia, no início dos anos 90, dentro dos laboratórios da Sun Microsystems. Conheceremos o ambicioso "Green Project", liderado por James Gosling, Patrick Naughton e Mike Sheridan, cujo objetivo era criar uma linguagem para um futuro de dispositivos inteligentes e interconectados. Descobriremos como essa visão inicial, focada na simplicidade e na segurança para um universo de eletrodomésticos, inadvertidamente, pavimentou o caminho para a era da Internet, transformando o ícone da xícara de café no símbolo de uma revolução.
Percorreremos os momentos definidores que catapultaram Java para o estrelato global:
O lançamento oficial em 1995: A aposta ousada na World Wide Web com os inovadores applets, que prometiam interatividade em um cenário estático, marcando o nascimento do lendário slogan "Write Once, Run Anywhere" (Escreva Uma Vez, Execute em Qualquer Lugar).
A expansão das plataformas: A evolução do Java em suas distintas edições – Java SE (Standard Edition) para aplicações desktop e de uso geral; Java EE (Enterprise Edition) para os robustos e complexos sistemas corporativos; e Java ME (Micro Edition), que permitiu o Java florescer em celulares e dispositivos embarcados, antes da era dos smartphones.
As versões que definiram eras: Desde o Java 1.0, que introduziu a JVM, até o revolucionário Java 5 (Tiger), que trouxe genéricos, anotações e autounboxing, e o impactful Java 8, que introduziu as Lambdas e a Stream API, modernizando a linguagem. Analisaremos também o impacto do novo ciclo de releases mais rápido a partir do Java 9.
Os grandes desafios e a transição de propriedade: A aquisição da Sun Microsystems pela Oracle em 2010, as controvérsias em torno da linguagem (como a disputa legal com o Google sobre o Android), e como a comunidade e a Oracle trabalharam para garantir a vitalidade e a evolução contínua do Java.
Aprofundaremos nos pilares que sustentam a resiliência e a onipresença do Java: sua sólida orientação a objetos, a robustez da sua máquina virtual (JVM), sua impressionante portabilidade, a segurança inerente e a vasta e vibrante comunidade de desenvolvedores que o impulsiona. Ilustraremos como o Java se
Joao Claudio Nunes Carvalho-Classificacao de filmes do Netflix.docx
Joao Claudio Nunes Carvalho-Classificacao de filmes do Netflix.docxssuser1712ed magine um trabalho que mistura a curiosidade de cientista de laboratório com a pressa de gestor que precisa de respostas pra ontem — pois é exatamente isso que o João Cláudio entregou no seu TCC de MBA em Data Science.
O projeto parte de um problema real (e cabeludo) enfrentado por empresas brasileiras: transformar pilhas de dados brutos em decisões que economizem tempo, dinheiro e dor de cabeça. Para resolver essa dor, João mergulhou em técnicas de machine learning supervisionado (com um flerte simpático pelo aprendizado não supervisionado) e montou um pipeline end-to-end que vai desde a coleta e limpeza de dados até a validação de modelos e apresentação de insights em dashboards interativos.
Objetivo
Otimizar a previsão de demanda de produtos sazonais, reduzindo rupturas de estoque e sobras em até 20 % — meta ousada, mas não impossível com os algoritmos certos.
Metodologia
ETL esperto: scripts em Python (Pandas + PySpark quando o dataset passava do tamanho “cabe no meu notebook”).
Modelagem: comparação entre Random Forest, XGBoost e Prophet, com tuning automatizado em Optuna.
Validação cruzada temporal: porque dado de série temporal não perdoa.
Explainability: LIME e SHAP pra mostrar que o modelo não é uma caixa-preta.
Resultados
Melhor modelo: XGBoost com MAE 18 % menor que a baseline estatística.
Painel Power BI que atualiza em tempo quase real e manda alerta pro gestor quando a previsão foge do intervalo de confiança.
ROI estimado de 6 meses, segundo simulação baseada em históricos de vendas.
Contribuições
Framework reutilizável: o pipeline foi empacotado em containers Docker, pronto pra rodar na AWS ou on-premises.
Guia de boas práticas: documento anexo em estilo “receita de bolo” para times que queiram replicar (com pitadas de humor e referências a Beatles — porque ciência também precisa de trilha sonora).
Relevância
O trabalho reforça como a combinação de técnicas avançadas de IA com narrativa clara pode encurtar a ponte entre análise e decisão. Não é só código bonito — é impacto mensurável no caixa da empresa.
Em suma, o TCC de João Cláudio não é daqueles que ficam pegando poeira na prateleira da biblioteca: ele sai do papel pronto pra pilotar, com manual de instruções e botão de “deploy” acoplado. Ciência de dados em estado de arte, mas falada em bom português — do jeito que a gente gosta.
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Computação Visual com Python
- 1. Computação Visual com Msc. Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
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- 3. Computação Visual • Computação Gráfica • Visualização Científica • Realidade Virtual • Realidade Aumentada • Processamento de Imagens • Análise de Imagens http://www.vrplumber.com/py3d.py Mike Fletcher Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
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- 6. Visualização Científica • VTK • City Engine (Procedural) • Devide • Invesalius (pt-BR) Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 7. Computação Gráfica É a área destinada à geração de imagens em geral em forma de representação de dados e informação, ou em forma de recriação do mundo real. http://pt.wikipedia.org/wiki/Ficheiro:Alexexterior3.jpg Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 8. Computação Gráfica • PyOpenGL • Pygame, Pyglet, cocos2d • Visual Python • PyCuda (GPCPU) • Panda 3D, Ogre, PySoy 3D • Blender Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 9. Realidade Virtual É uma interface avançada para aplicações computacionais, onde o usuário pode navegar e interagir, em tempo real, em um ambiente tridimensional gerado por computador, usando dispositivos multisensoriais. [PINHO, M.S. (1997)]. Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 10. Realidade Virtual • Blender • Panda 3D • Vizard • Ogre Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 11. Realidade Aumentada Realidade Aumentada Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
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- 13. Processamento de Imagens É qualquer forma de processamento de dados no qual a entrada e saída são imagens tais como fotografias ou quadros de vídeo. • Pré-Processamento • Segmentação • Detecção de Borda • Outras Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 14. Processamento de Imagens • Pil • OpenCV • Itk • Numpy/Scipy • Nokia CV • Adesso (pt-BR) Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 15. Análise de Imagens A análise das imagens é a extração de informações significativas a partir de imagens, principalmente a partir de imagens digitais por meio de técnicas de processamento digital de imagem. As tarefas de análise de imagem podem ser tão simples como a leitura de código de barras ou etiquetas e tão sofisticado como identificar uma pessoa pela sua Íris ou face. Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 16. Análise de Imagens • Pil • Mmorph (pt-BR) • OpenCV • Itk • Adesso (pt-BR) Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
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- 18. Aplicativos em CG • Blender • Gimp • Inkscape http://ark4n.wordpress.com/python/ Luiz Eduardo Borges Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 19. Imagens usadas • Realidade Aumentada - http://www.flickr.com/photos/turkletom/4325703868/ • Olhos - http://www.flickr.com/photos/draconianrain/2185882562/ Jonh Edson Ribeiro de Carvalho
- 20. Onde nos encontrar? • http://pythonrio.org • http://pythoncampus.org • http://dojorio.wordpress.com • http://horaextra.org Redes Sociais • Comunidade do Orkut - PythOnRio • Facebook - PythOnRio • Twitter - http://www.twitter.com/pythonrio • Flickr - http://www.flickr.com/pythonrio • Slideshare - http://www.slideshare.com/pythonrio • Vcasmo - http://www.vcasmo.com/user/pythonrio • Youtube
- 21. Listas de Discussão • [email protected] • PythOnRio - [email protected] • DojoRio - [email protected] • #HoraExtra - [email protected] Rede Social – Software Livre Brasil • http://softwarelivre.org/pythonrio • http://softwarelivre.org/pythoncampus